改进的DISSA算法：自适应路径规划中的樽海鞘群优化

路径规划问题在移动机器人领域具有核心地位，它涉及到如何让机器人从起点到终点避开障碍物并找到最短或最优路径。众多群体智能优化算法被应用于解决这一问题，如粒子群算法、蚁群算法、灰狼优化算法等。张子然等人采用K-means预处理和双向搜索策略来简化搜索区域，降低路径复杂度。倪昌浩和邹海则引入黄金正弦算法和种群平均位置，通过减少节点优化路径。 樽海鞘群算法（SSA）作为新兴的优化算法，受到工程界的青睐，但其存在局限性。本研究针对这些不足，提出了自适应改进樽海鞘群算法（DISSA）。该算法的改进主要包括：(1) 在领导者位置更新阶段引入扰动因子，增强局部搜索和多样性；(2) 改进跟随者位置更新公式，防止盲目跟从导致的局部最优陷阱；(3) 利用负双曲正切函数控制的惯性权重，在保持探索与开发动态平衡的同时更新位置。 DISSA算法首先通过随机生成方法初始化种群，然后在领导者位置更新过程中，遵循特定公式考虑食物源位置和搜索空间边界。通过实验验证，改进后的算法在稳定性与寻优性能上表现优秀。当将其应用到实际的机器人路径规划问题时，DISSA展现出显著的寻优能力，能够为机器人找到更高效、更短的路径，从而提升整体性能。 总结来说，本文的研究关注于路径规划领域的优化算法创新，尤其是通过自适应改进的樽海鞘群算法，克服了原有算法的缺陷，有望在实际应用中提高移动机器人路径规划的效率和精度。这不仅推动了人工智能技术在机器人领域的进步，也为其他优化问题提供了新的解决方案思路。